乳腺癌手术术中伽马相机

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌与导管原位癌手术中的前哨淋巴结(SLN)定位。数据涉及术前注射胶体铼硫化物与锝标记的 Nanocis®,注射后 3 小时行淋巴闪烁显像,术中分别使用 CarolIReS 相机与探头探测放射性淋巴结,并对切除的 SLN 立即测量放射性活度及

University Hospital, Strasbourg, FranceUniversity Hospital, Strasbourg, France
clinicaltrials
浏览 9
医学影像Breast CancerDuctal Carcinoma in Situ
Intraoperative Gamma Camera for Breast Cancer Surgery

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

乳腺癌手术术中伽马相机

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌与导管原位癌手术中的前哨淋巴结(SLN)定位。数据涉及术前注射胶体铼硫化物与锝标记的 Nanocis®,注射后 3 小时行淋巴闪烁显像,术中分别使用 CarolIReS 相机与探头探测放射性淋巴结,并对切除的 SLN 立即测量放射性活度及进行冰冻切片病理分析。可用于评估术中伽马相机灵敏度、辅助前哨淋巴结活检流程优化及乳腺癌手术导航相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、导管原位癌。第一组:前哨淋巴结(SLN)操作将在手术前 18 小时开始,术前注射胶体铼硫化物和锝(0.4 ml,20 MBq 的 Nanocis®;CIS Bio International,法国),注射于乳晕下区域的四个基点。注射后 3 小时进行淋巴闪烁显像。手术前立即使用 CarolIReS 相机(视野 10x10 cm²)检查腋窝引流。手术期间,使用 CarolIReS 探头寻找放射性淋巴结。为了评估 CarolIReS 相机的灵敏度,切除的 SLN 的放射性活度将在切除后立即通过伽马射线计数器测量,然后进行冰冻切片病理分析。第二组:前哨淋巴结(SLN)操作将在手术前 18 小时开始,使用术前注射

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Ductal Carcinoma in Situ。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00757302

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:乳腺癌,导管原位癌。第一组:前哨淋巴结(SLN)手术将在术前18小时开始,术前注射胶体铼硫和锝(0.4毫升,20 MBq的Nanocis®;法国CIS Bio International)于乳晕下区域的四个基点。注射后3小时进行淋巴显像。手术前即刻,使用CarolIReS相机(视野10x10平方厘米)检查腋窝引流。手术期间,使用CarolIReS探头寻找放射性节点。为了评估CarolIReS相机的灵敏度,切除的前哨淋巴结将在切除后立即通过伽马射线计数器测量其活性,随后进行冰冻切片病理分析。第二组:前哨淋巴结手术将在术前18小时开始,术前注射胶体铼硫和锝(0.4毫升,20 MBq的Nanocis®;法国CIS Bio International)于乳晕下区域的四个基点。注射后3小时进行淋巴显像。

术前即刻,将使用CarolIReS相机(视野10×10 cm²)检查腋窝引流情况。术中,将使用CarolIReS探头寻找放射性淋巴结。为了评估CarolIReS相机的灵敏度,切除的前哨淋巴结将在切除后立即通过伽马射线计数器测量其放射性活度,随后进行冰冻切片病理分析。前哨淋巴结切除后及病理分析期间,将再次使用CarolIReS相机检查腋窝区域(若存在残留前哨淋巴结,则进一步行手术切除)。当病理分析诊断前哨淋巴结转移时,将立即进行完整的腋窝淋巴结清扫术(ALND)。若前哨淋巴结为阴性,则进行连续切片和细胞角蛋白检测(AE1/AE3;Dako, Zymed, CA, USA)。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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